MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎？MATLAB和python不在同一級別。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的產(chǎn)品。如果不是運行效率，那就要看是誰寫的程序了。matlab收費的原因在于運行時的

MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎？

MATLAB和python不在同一級別。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的產(chǎn)品。如果不是運行效率，那就要看是誰寫的程序了。matlab收費的原因在于運行時的更新。比如及時5g更新NR庫，如果你用Python寫這個東西，不是不可能寫的，只是時間、完整性、運行效率，這些都很難保證。畢竟，MATLAB的背后是一支強大的科學(xué)家團隊來負責(zé)算法，一支強大的工程師團隊來完成實現(xiàn)，最后給大家一個簡單易用的函數(shù)它可以通過使用的方法來實現(xiàn)。每個人都做他們擅長的事。

有MATLAB替代軟件嗎？不是美國的？

作為MATLAB的高級用戶，我用它做了仿真，并談了自己的看法。

提高技能，學(xué)習(xí)更多編程語言

！大學(xué)生應(yīng)該是國家的希望，你應(yīng)該是最怕懲罰的漂亮狗，行動起來

matlab和Python哪個更好用？

我一直在使用MATLAB，因為那時我們沒有Python，所以它沒有改變。去年，我接觸了Python，談?wù)勎覍λ鼈兊目捶ā?/p>

MATLAB最強大的一點是：第一，它對矩陣運算的支持功能非常豐富，速度非常快；第二，它可以使用SIMULINK進行圖形編程和仿真；第三，它可以編譯成其他語言，如C、C甚至HDL。這些特性是其他軟件所不具備的。這些特點決定了它對研究人員特別有用。他們可以看到他們的算法在模擬環(huán)境中的運行，他們可以實現(xiàn)的性能指標，以及所見即所得形式的輸出波形。但它不適合于大型軟件編程。例如，如果要開發(fā)更復(fù)雜的大數(shù)據(jù)分析軟件，就不適合使用MATLAB。但是你可以先用matlab來驗證和分析你的大數(shù)據(jù)分析算法的性能，比如聚類的速度和結(jié)果，然后把算法編譯成其他語言或者直接編譯成動態(tài)庫供其他軟件調(diào)用。同時，正版MATLAB的價格也相對昂貴。在大學(xué)里做研究和使用的人多了，但是在社會上使用的人少了，因為大學(xué)版的MATLAB比較便宜。

Python是近年來剛剛興起的一種軟件。首先，它不能被模擬。其優(yōu)點是編程簡單，可以采用面向?qū)ο蟮木幊谭椒?，在網(wǎng)絡(luò)編程、大數(shù)據(jù)分析等熱門方面可以提供更加豐富的功能。最重要的是，它是免費的。我覺得30年前是基本的，20年前是德爾福。這些軟件在當(dāng)時非常流行。但是，由于C和C的執(zhí)行效率是其他軟件無法比擬的，它們最終無法達到C和C的要求。您可以用Python編寫更大的軟件，但是它比C更有效嗎？我不確定。當(dāng)然，在找工作的時候，python還是有一些優(yōu)勢的。然而，鑒于許多中小學(xué)已經(jīng)開始開設(shè)Python教學(xué)，Python程序員的工資將來會不會這么高，還很難說。

總之，MATLAB和Python有各自的優(yōu)勢。如果要做算法的研究和編寫，建議使用MATLAB。如果是編寫網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，建議使用python。不過，我強烈建議學(xué)習(xí)C或C?。另外，我強烈建議MATLAB和python結(jié)合使用，即用MATLAB編寫算法并進行仿真驗證，然后編譯成動態(tài)庫，用python編寫主程序，然后調(diào)用MATLAB的動態(tài)庫算法，可以事半功倍。

機器學(xué)習(xí)和計算機視覺方向的CS碩士研究生，應(yīng)該往python還是MATLAB發(fā)展？

機器學(xué)習(xí)和計算機視覺作為人工智能的重要組成部分，是近年來研究生們研究的熱點。機器學(xué)習(xí)和計算機視覺需要處理各種算法，所以我們經(jīng)常需要使用一些方便的工具來輔助研究，比如MATLAB就是一個常用的工具。

與Python相比，Matlab更像一個工具。雖然我經(jīng)常說編程語言是一種工具，但python可以做除科學(xué)計算之外的其他事情，比如web開發(fā)。因此，Python是一種編程語言，而MATLAB更接近于一種工具。目前，matlab還支持語言輸出。

因為我是作為一個程序員出生的，所以在早期我并不費心使用MATLAB。直到我們的一位同事在我面前展示了MATLAB的強大功能，我才對MATLAB更感興趣，并用了一段時間。使用MATLAB有很強的方便性。以前需要很多代碼的地方，只需要簡單的配置，這樣matlab就可以節(jié)省很多時間。如果你在做研究，你不需要實現(xiàn)這個項目，所以使用MATLAB絕對是一個不錯的選擇，你不必在編碼上投入太多精力。

后來，我開始做機器學(xué)習(xí)，因為我的很多研究內(nèi)容是要實現(xiàn)的（基于實際應(yīng)用），所以我直接用python。在使用python之前，我使用了java（其中有更多的故事）。如果您需要在實踐中使用該算法，那么必須正確地使用python。MATLAB擅長分析和建模。

Python機器學(xué)習(xí)需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起來并不復(fù)雜。學(xué)習(xí)Python也相對簡單易用。

建議在研究生階段學(xué)習(xí)Python，但這取決于導(dǎo)師的具體安排和指導(dǎo)。雖然他們都做機器學(xué)習(xí)，但我的研究更傾向于機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，所以我推薦python。

python編寫器哪個好用？

這是一個非常強大的編譯器，特別是對于初學(xué)者來說，提示功能是完整的，對于初學(xué)者來說，記住不完整的屬性方法可以快速提示出來，非常高效，節(jié)省時間！你不需要下載任何額外的插件。你也可以自己調(diào)整字體大小和背景顏色！寫代碼也可以變得有趣

這個也很不錯，體積小！功能也很齊全，但需要下載相應(yīng)的插件，否則提示效果不好。給編寫代碼帶來困難！它不僅用于Python，還可以作為一個前端開發(fā)編寫器，被廣泛使用

這是非常好的，它最好的設(shè)計是代碼和注釋可以同時執(zhí)行，沒有沖突。復(fù)習(xí)起來一目了然，寫代碼也可以選擇運行部分，這是上面兩種軟件所沒有的。頁面簡單，令人耳目一新。缺點是提示功能不強，很多部分需要開發(fā)人員自己編寫